NVIDIAがCOMPUTEX 2026で4つのBest Choice Awardsを獲得した理由

この性能向上により、近年注目されている**「Physical AI（物理世界で動くAI）」**が現実的になりました。つまりロボットはクラウドに頼らず、デバイス上で次の処理をリアルタイムで行えます。

• カメラやLiDARなど複数センサーの統合解析
• 画像と言語を組み合わせたAIモデル
• 状況理解や推論を伴う意思決定

その結果、ロボットはより低遅延で複雑な環境判断を行えるようになります。

Vera Rubin NVL72：AI工場向けラックスケール・スーパーコンピュータ

Jetson ThorがエッジAIを担う一方、Vera Rubin NVL72はAI開発の中心となるデータセンター側のインフラです。

このシステムは単一GPUではなく、ラック全体を1台のAIスーパーコンピュータとして設計されています。

主な構成：

• 36基のNVIDIA Vera CPU
• 72基のNVIDIA Rubin GPU
• 第6世代NVLinkでGPUを接続

これにより72個のGPUが一体の巨大アクセラレータとして動作します。

設計は次世代のAIワークロードを想定しています。

• 兆パラメータ級モデルの学習
• 大規模推論
• 長文コンテキスト推論
• ポストトレーニング

Blackwell世代と比較した効率改善として、NVIDIAは次を示しています。

• 最大10倍の推論性能/ワット
• 推論トークンコストを最大10分の1に削減
• 大規模モデル学習に必要なGPU数を約4分の1に削減

さらに、以下の複数チップを統合したシステムレベル設計が特徴です。

• Rubin GPU
• Vera CPU
• NVLink 6スイッチ
• ConnectX‑9 SuperNIC
• BlueField‑4 DPU
• Spectrumネットワーク

これらを統合することで、AIデータセンター全体を“AI工場”として運用するアーキテクチャが実現します。

また、液体冷却やモジュール化されたラック設計により、エネルギー効率や導入効率の改善も評価され、Sustainable Tech Special Awardも受賞しました。

Alpamayo：推論型AIを使う次世代の自動運転

3つ目の受賞技術であるAlpamayoは、自動運転開発向けのオープンプラットフォームです。

従来の自動運転AIは主に

• 物体検出
• 車線認識
• ルート計画

といった認識中心のシステムでした。

Alpamayoはそれを一歩進め、Vision‑Language‑Action（VLA）モデルによる推論型AIを導入しています。

例えばAlpamayo 1は、映像入力から

• ステアリング
• 加速
• ブレーキ

といった運転軌道を生成すると同時に、

• なぜその判断をしたのかという推論プロセス

も出力できます。

この仕組みによって、開発者は

• 稀な事故シナリオ
• 複雑な交通状況

などの安全検証を行いやすくなります。

さらに学習には次のデータが組み合わされています。

• 実際の運転データ
• シミュレーションによる合成データ
• 詳細に注釈された運転サンプル

現実データだけではカバーできないレアケースをシミュレーションで補うことで、より安全な自動運転AIの開発を目指しています。

NVIDIAの「フルスタックAI戦略」

今回の3技術は、NVIDIAがAIを単なる半導体ビジネスではなく、システム全体で捉えていることを示しています。

• Jetson Thor：ロボットや機械で動くエッジAI
• Vera Rubin NVL72：巨大AIモデルを支えるAIデータセンター
• Alpamayo：自動運転など実世界アプリケーションのAIモデル

つまりAIは

• AI工場（大規模学習）
• データセンター推論
• エッジやロボットでのリアルタイム判断

という多層インフラとして動く時代に入りつつあります。

こうしたフルスタックのAI戦略こそが、NVIDIAがCOMPUTEX 2026で大きな存在感を示した理由と言えるでしょう。